O mercado regulado de apostas esportivas no Brasil registrou em 2025 uma receita bruta estimada em cerca de R$ 37 bilhões (GGR), segundo dados divulgados pela Secretaria de Prêmios e Apostas do Ministério da Fazenda após o primeiro ano completo da regulamentação. 

O volume colocou o país entre os principais mercados globais do setor e acelerou investimentos em tecnologia, especialmente em inteligência artificial e modelagem algorítmica aplicada às apostas em tempo real.

Ricardo Santos, cientista de dados e fundador da Fulltrader Sports, empresa que desenvolve softwares SaaS para trade esportivo, afirma que a inteligência artificial passou a integrar a base operacional do setor. Segundo ele, os algoritmos recalculam probabilidades em segundos ao cruzar dados históricos e informações em tempo real. “Os modelos processam milhares de variáveis simultaneamente e ajustam as odds quase instantaneamente, aumentando a eficiência e reduzindo distorções de preço”, explica.

A sofisticação dos sistemas impulsionou as microapostas, feitas durante a partida, como escanteios e cartões, e viabilizou mercados mais dinâmicos e personalizados. Ainda assim, o especialista ressalta que o esporte mantém imprevisibilidade estrutural. “Algoritmo identifica padrão, mas não prevê erro humano ou eventos fora da curva. O risco permanece”, diz.

Do ponto de vista empresarial, a inteligência artificial ampliou o controle de risco, a detecção de padrões atípicos, a prevenção a fraudes e a personalização da jornada do usuário. “Tecnologia deve apoiar a decisão, não substituí-la. A IA não elimina a incerteza do esporte”, acrescenta.

O especialista apresenta cinco estratégias para integrar algoritmos com eficiência e reduzir riscos nas empresas

Antes de contratar ou desenvolver soluções baseadas em inteligência artificial, é necessário avaliar maturidade digital e governança de dados.

• Base de dados estruturada
  Modelos dependem de dados organizados e históricos consistentes para evitar distorções.
  

• Equipe técnica qualificada
  Cientistas de dados devem atuar junto a especialistas do setor esportivo e profissionais de risco.

• Governança e compliance
  Com a regulamentação em vigor, transparência nos critérios de cálculo e auditoria de modelos tornam-se essenciais.

• Atualização contínua
  Modelos precisam ser recalibrados com frequência para refletir mudanças táticas, regulatórias e comportamentais.

• Educação do usuário
  Ferramentas analíticas devem vir acompanhadas de informação clara sobre risco e limites.

Na avaliação de fornecedores de tecnologia algorítmica, é fundamental verificar metodologia própria, capacidade de adaptação e histórico de validação estatística. “Não basta usar inteligência artificial como discurso de marketing. É preciso entender como o modelo aprende, como é testado e como é monitorado”, afirma.

Em 2026, algoritmos moldam preços, estratégias e comportamento do mercado de apostas. A tecnologia amplia eficiência e competitividade, mas, segundo Ricardo Santos, a decisão final continua sendo humana. “A inteligência artificial é ferramenta poderosa. Gestão de risco, disciplina e interpretação crítica seguem no centro do processo”, conclui.